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自动化脚本，则自动化脚本会在弹性伸缩的节点上执行，实现用户自定义操作。 MRS 2.x及之前版本：引导操作脚本以root身份执行，使用不当可能会对集群可用性造成影响，请谨慎操作。脚本内部您可以通过su - xxx命令切换用户。 MRS 3.x及之后版本：引导操作脚本以omm身份执
并且，除了以上内置函数，用户还可以通过SET命令新增数据源支持的函数。 例如：select sum(abs(a)) from table 支持aggregate之后的limit、order by下推（由于Oracle不支持limit，所以Oracle中limit、order by不会下推）
设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是
若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装Maven
String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 最多为150000字符，不能包含;|&>'<$!"\特殊字符，可为空。 说明： 用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式，为该参
Flume向Spark Streaming提交作业后报类找不到错误 用户问题 Flume向Spark Streaming提交作业，提交到集群后报类找不到的错误。 问题现象 Spark Streaming代码打成jar包提交到集群后报类找不到错误，通过以下两种方式依然不生效。 在提交Spark作业的时候使用--jars
需要Kryo注册序列化。 当参数设置为true时，如果工程中存在未被序列化的类，则会发生异常。如果设置为false（默认值），Kryo会自动将未注册的类名写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是
需要Kryo注册序列化。 当参数设置为true时，如果工程中存在未被序列化的类，则会抛出异常。如果设置为false（默认值），Kryo会自动将未注册的类名写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是
标签(tag)：城市city、区域region 标签值(tag value)：ShenZhen、Longgang 用户可以执行以下数据操作： 获取每天的监控数据，通过OpenTSDB的put接口将两个组数据点写入数据库中。 对已有的数据使用OpenTSDB的query接口进行数据查询和分析。 功能分解 根据
ALM-16005 上个周期Hive SQL执行失败超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，Hive SQL执行失败数超过阈值。该告警每10min钟检测一次，如果上个10min周期内，发生Hive SQL执行失败数大于设定的阈值时候，会发生该告警。在下个10min周期，如果运行失败的Hive
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
parallelism = 100; 重置（Reset）： RESET 系统响应 如果运行成功，将记录在driver日志中。 如果出现故障，将显示在用户界面（UI）中。 父主题： Hudi DML语法说明
操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create
需要Kryo注册序列化。 当参数设置为true时，如果工程中存在未被序列化的类，则会发生异常。如果设置为false（默认值），Kryo会自动将未注册的类名写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
Filepath：需要填写文件或目录的绝对路径。 OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。 不支持外部表（external）。
需要查询的表名，支持database.tablename格式。 是 commit_Time 指定创建或回滚的时间戳。 是 user 创建savepoint的用户。 否 comments 该条savepoint的注释说明。 否 示例 call create_savepoint('hudi_test1'
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
ALM-14007 HDFS NameNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode内存使用率，并把实际的HDFS NameNode内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS
ALM-14008 HDFS DataNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode内存使用率，并把实际的HDFS DataNode内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS
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